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Formazione data driven

Formazione data driven. Quali sono i vantaggi per il tuo progetto e-learning

Pubblicato da Teleskill Italia | 12/Mar/2025

L’adozione di strategie data driven nella formazione e-learning rappresenta un’opportunità senza precedenti per migliorare l’efficacia didattica e l’esperienza dei partecipanti. Grazie all’analisi dei dati, è possibile personalizzare i percorsi di apprendimento, ottimizzare le risorse e incrementare l’engagement.

In una società fortemente digitalizzata ogni azione che compiamo genera una gran mole di dati. Se ordiniamo un pasto su una piattaforma di delivery, se andiamo a correre per restare in forma, se progettiamo un viaggio o guardiamo un film in streaming i gestori dei servizi ricevono, in modo automatico, una gran mole di informazioni sulle nostre attività. Possono quindi decidere meglio come progettare o proporre nuovi servizi basandosi sui nostri interessi, gusti, desideri e altro ancora. Tutto questo è possibile anche nel settore e-learning e ha dato origine a un tipo di formazione chiamata data driven, ispirata, cioè dai dati raccolti. Ma quali sono, concretamente, i benefici di un approccio basato sui dati nel tuo progetto di formazione online? Vediamoli insieme.

Cosa significa formazione data driven

Nel settore e-learning, “data driven” significa basare le decisioni, le strategie didattiche e la progettazione dei contenuti sull’analisi dei dati raccolti dalle interazioni dei partecipanti. Questo approccio consente di personalizzare l’apprendimento, migliorare il coinvolgimento, ottimizzare i materiali didattici e monitorare l’efficacia della formazione. Attraverso strumenti di analisi e tracciamento, la piattaforma e-learning può adattarsi continuamente alle esigenze degli utenti, rendendo il percorso formativo più efficace e mirato.

L’analisi dei dati per un apprendimento personalizzato

L’analisi dei dati per un apprendimento personalizzato

Uno dei principali vantaggi di una formazione data driven è la possibilità di creare percorsi di apprendimento personalizzati. Attraverso la raccolta e l’analisi dei dati sulle interazioni dei partecipanti, è possibile comprendere le loro esigenze, difficoltà e preferenze. Questo consente di proporre contenuti mirati e adattivi, migliorando significativamente la qualità dell’esperienza formativa.

Ma quali dati è possibile raccogliere durante una classe virtuale o un webinar? Possiamo distinguerli in tre tipologie:

  1. Tracciamento della partecipazione al webinar
  2. Tracciamento di sondaggi e questionari
  3. Tracciamento della sentiment analysis

 

Il tracciamento della partecipazione al webinar offre informazioni sulla verifica della presenza, grazie ai pop up da cliccare, sul “tempo netto di presenza al webinar” grazie al pulsante “inizia lezione”, ma anche sul livello di partecipazione del singolo utente: like su slide, alzate di mano, messaggi in chat. Il tracciamento può così offrire un ulteriore livello di interpretazione dell’efficacia del webinar e quindi della learning retention degli argomenti condivisi.

Il tracciamento di sondaggi e questionari offre report dei dati e delle performance degli utenti ottenuti durante la distribuzione di questionari e sondaggi. I dati ottenuti dalle risposte sono immediatamente fruibili e posso essere condivisi con gli utenti collegati, o analizzati in un secondo momento. Si tratta di dati preziosi sia per il monitoraggio della learning retention sia per avere informazioni utili per organizzare i webinar futuri andando incontro al livello di apprendimento della platea, in un’ottica di adaptive learning.

Il tracciamento della sentiment analysis comprende i dati ottenuti tramite strumenti di telemetria e permette di capire se un utente è interessato, coinvolto, annoiato e così via e, successivamente, procedere a fornire i contenuti su cui abbiamo ottenuto un maggiore coinvolgimento.

Tutti questi dati, con il supporto dell’intelligenza artificiale, contribuiscono alla creazione di un modello di apprendimento personalizzato.

Il modello di apprendimento personalizzato è supportato da numerosi studi. John Hattie, esperto di educazione, sottolinea l’importanza di questa metodologia: “L’insegnamento efficace è basato sull’analisi di ciò che funziona davvero, piuttosto che su supposizioni o tradizioni”. Applicare questa logica al contesto e-learning significa utilizzare dati concreti per migliorare continuamente il processo formativo.

Formazione data driven, Ottimizzazione dei contenuti e delle strategie didattiche

L’analisi dei dati consente anche di valutare l’efficacia dei contenuti e delle strategie didattiche. Se un modulo formativo registra un basso tasso di completamento o un numero elevato di errori nei test, significa che potrebbe necessitare di una revisione. Le informazioni raccolte permettono di ottimizzare il materiale formativo per renderlo più chiaro e accessibile.

Allo stesso modo, il confronto tra diversi approcci didattici consente di individuare le metodologie più efficaci. Ad esempio, se un corso con video interattivi ottiene un tasso di completamento più alto rispetto a un corso basato esclusivamente su testi, è possibile adattare la progettazione del percorso formativo di conseguenza.

Formazione data driven, Monitoraggio delle performance e valutazione dell’impatto

Un altro vantaggio chiave della formazione data driven è la possibilità di misurare le performance dei partecipanti in modo dettagliato. I dati raccolti consentono di identificare le aree di forza e di miglioramento di ciascun partecipante, fornendo feedback mirati e personalizzati.

Inoltre, la valutazione dell’impatto della formazione è fondamentale per le organizzazioni e gli enti di formazione che investono in e-learning. Attraverso il monitoraggio delle prestazioni prima e dopo il percorso formativo, è possibile verificare il reale valore aggiunto della formazione, giustificando gli investimenti e migliorando le strategie future.

In conclusione, adottare un approccio data driven nella formazione e-learning significa trasformare l’apprendimento in un processo dinamico, personalizzato ed efficace. Grazie all’analisi dei dati, è possibile migliorare l’engagement, ottimizzare i contenuti e garantire risultati concreti per i partecipanti e per le organizzazioni che investono nella formazione online.

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